Trainee Distress When Faced with End-of-Life Care in Neurology: A Qualitative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Objective: To identify sources of distress experienced by trainees when providing neuropalliative care and to explore the perceived and unperceived educational needs of trainees learning to deliver neuropalliative care. Method: This study is a post hoc analysis of a qualitative investigation performed at a single Canadian academic center with active clinical services in palliative medicine, neurology, and neurosurgery. Grounded theory methodology was used to explore trainees’ perspectives when learning neuropalliative care. This study used focus groups, using open-ended questions, to elicit participants’ experiences providing neuropalliative care as well as to explore the challenges in neuropalliative care. Results: Qualitative analysis identified multiple sources of distress for trainees in neuropalliative care and broad themes emerged: 1) a lack of experience and knowledge, 2) the emotional toll of learning neuropalliative care, and 3) prognostic uncertainty in neuropalliative care. Conclusion: Our results suggest that palliative neurology curricula should focus not only on symptom management but also on strategies for improving communication about prognosis and managing clinical uncertainty. Improving trainee comfort and confidence in neuropalliative care throughout the illness trajectory may alleviate sources of distress during training and increase quality of care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».